日本政府基於(1)行政的效率化(2)提升國民便利性及(3)實現公平、公正的社會等目的,於2015年10月以後開始分發記載國民姓名、住址、性別、個人編號等相關資訊的「通知卡(通知カード)」,日本民眾藉著通知卡至各地相關單位申辦正式「個人編號卡(マイナンバーカード)」,並於2016年01月正式開始實行。
然而此項制度在施行之初即爭議不斷,住在東京、大阪等地的156名居民於2015年12月01日向東京、仙台、新潟、金澤、大阪共五個地方法院提起民事訴訟,請求日本政府停止蒐集、利用並且刪除個人編號,同時要求給予每人十萬日圓的損害賠償。原告訴狀以日本年金機構受到網路攻擊而有125萬件個人資料流出為例,認為現今關於個人編號制度的行政機關及民間企業的安全防護對策並不充分,主張有極高洩漏「關於稅務及社會福利個人資料的危險性」,同時主張個人編號制度並未取得本人同意即蒐集個人資訊,侵害憲法第13條保障的「控制自我資訊的權利」,亦即隱私權及人格權。
2003年開始正式啟動的 「住民基本台帳網路系統(住民基本台帳ネットワーク)」先前也被提起類似訴訟,惟最高法院認定「制度或系統尚未不備、並沒有侵害隱私權」而認定合憲。本案原告律師團則認為住民基本台帳網路系統僅有行政機關接觸到個人資料,而個人編號制度則連民間企業都能接觸到個人資料,因此原告律師團的水永誠二律師即表示:「個人編號制度和住民基本台帳網路系統相比規模更大。就算住民基本台帳網路系統被認定合憲,也不構成個人編號制度合憲的理由。」
儘管本件訴訟的勝訴效力僅及於當事人,不會立刻決定個人編號制度存廢。惟若能動搖該制度適用於所有擁有住民票的人的前提,則日本政府將被迫重新檢討個人編號制度,本訴訟的後續發展值得繼續觀察。
一、緣起與目標 「依賴制度(reliance)」指一國有效利用他國的審查結果,而減少重複作業、提升效率,並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此,國際醫療器材法規管理論壇(International Medical Device Regulators Forum, IMDRF)於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》(Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs)草案,協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」,而須由各國自行決定如何利用依賴制度,並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材(含體外診斷器材)或輔具,並涵蓋產品生命週期各階段(如技術文件審查或品質管理系統驗證等)。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明: 1.工作共享(Work-sharing):指多國協作進行監管任務,可為聯合評估、聯合檢查,或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」,訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準,使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查(Abridged Review):以他國完整的審查成果作為基礎,僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認(Recognition):正式接受他國監管決策結果作為判斷依據,可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」,而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略,加強協作與資源共享,進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織(如歐盟、東協、非洲聯盟發展署)越加重視各國監管法規的一致性,並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中,此監管趨勢值得我國持續關注。
英國BEIS發布第一代(SMETS1)智慧電表相容性公眾諮詢英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS)於2018年4月17日發布公眾諮詢,議題為「最大化第一代(SMETS1)智慧電表的相容性(interoperability)」,該諮詢將截止於2018年5月24日。 英國對於SMETS1的推廣分為兩階段進行,基礎建設階段始於2011年,主要安裝階段則於2016年11月開始,國家數據及通訊供應商-資料通訊公司(Data Communications Company, DCC)自此階段開始營運,直至2020年智慧電表建置完成。 因現今由各能源供應商使用自身資料及通訊設備裝設第一代智慧型電表,造成消費者無法任意更換能源供應商之情況。對此,英國政府之長期政策目標雖為SMETS1最終可全數透過DCC進行運作,然由於現階段尚未強制能源供應商使用DCC所提供之服務,使用SMETS1的消費者仍無法自由的轉換能源供應商。 本文件提出了兩個方案向公眾諮詢: 要求能源供應商於六個月時限內至DCC註冊其所提供且合於規範的SMETS1,或將SMETS1更換為SMETS2(第二代智慧電表)。而於2020年12月31日前,所有未註冊之SMETS1將強制更換為SMETS2。 若能源供應商已嘗試所有合適的解決方法,仍無法於2019年底前使SMETS1在智慧模式下運作,就必須在2020年6月底前將SMETS1更換為SMETS2。 若供應商係於2019年後才取得SMETS1,於獲得SMETS1之後的六個月內採取所有相關措施後仍無法令SMETS1以智慧模式運作,亦應更換為SMETS2。最終,所有不能運行智慧模式之SMETS1將於2020年12月31日前被完全汰換。 英國政府期透過更完善的政策規劃改善現階段SMETS1透過個別能源供應商之數據及通訊系統運作之情況,以確保SMETS1之智慧模式於消費者更換供應商時能維持正常運作,使消費者可確實獲取改用智慧電表之利益。我國於2015年已開始推動低壓智慧電表建置,英國面臨之問題值得借鏡,政府於推廣低壓智慧電表之同時應注意智慧電表基礎設施之相容性,以增進低壓智慧電表建置效率及降低建置成本。
美國食品藥物管理局(FDA)提案更新食品營養標示為了讓美國消費者可以完全明瞭日常購買食品所蘊含的營養內容,美國食品藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於二月提案更新現行食品營養標示(Nutrition Facts Label)所必須彰顯的營養物內容。本次食品營養標示的調整,主要是針對從最新飲食建議、共識報告與全國調查數據所彙整出的結果,就攸關消費者疾病、健康與日常需求的營養物,重新就標示內容進行調整,以強化食品安全的資訊透明,落實保障消費者在選擇食品的資訊平等地位。以下,將針對本次主要調整事項分別作簡要說明: 在新的食品營養標示中,首先,要求額外列出添加糖(added sugars)的數量,以避免消費者因食用過多的糖分而導致肥胖(obesity)或促發其他疾病的發生;第二,要求更新食品營養物份量(serving size),對於食品營養標示需顯示消費者「實際食用」的份量,而非顯示消費者「可能食用」的份量;第三,要求標示鉀(potassium)與維他命D(vitamin D)的含量,以反應相關報告顯示美國人普遍對於鉀與維他命D有攝取不足的現象;第四,調整不同營養素(例如:鈉、膳食纖維與維他命D)的每日攝取標示,使消費者瞭解食品所含營養素內容;第五,持續要求標示總體脂肪(Total Fat)、飽和脂肪(Saturated Fat)與反式脂肪(Trans Fat),並去除卡路里來自脂肪的標示,以提供消費者攸關其健康更有用的資訊;最後,針對食品營養標示的型式進行調整,強調例如像是卡路里、份量與每日攝取比率之標示,以緩和美國近來日益嚴重的肥胖與心臟疾病等問題。 考量美國公共健康問題日益浮出檯面,FDA近來針對食品營養標示型式與內容進行調整,希望藉由資訊透明化的方式,讓消費者明瞭市售食品營養素是否影響自身健康,以作為挑選食品時的首要考量,進而降低不健康食品對消費者所帶來的危害。鑑於近來台灣食安問題日益嚴重,衛生主管機關是否亟需就食品營養標示,參酌美國或國外規範重新另作檢視,來確保消費者買得放心、食得安心,並吃出健康,則是現行衛生主管機關需另考量的重點。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)